今年以来，数据产品得到空前的关注，很多人都在谈数据产品，我也来了解一下。
什么是数据产品呢？
疫情期间，大家每天盯着看的疫情动态图，其实就是一款非常棒的数据产品。数据产品，就是为用户的业务目标，所提供数据或数据可视化的产品，例如，丁香医生疫情动态图。
那么数据产品与传统的数据报表，有什么不同呢？从下图可看出，一个数字是没什么意义的，成为信息、知识之后的数据才有意义，而数据报表更多的是展示数据，处于信息或知识阶段；数据产品，就需要为用户提供智慧，即为业务目标提供决策依据或推荐依据。
数据发展进程图
数据产品的由来及兴起
说到数据产品的由来，先了解一下企业信息化“诺兰阶段模型”。具体可查看之前的文章大数据大能量：诺兰阶段模型
初始阶段，人工记录信息
扩展阶段，计算机记录信息
控制阶段，计算机大量扩展之后，企业开始控制计算机的数量，即成本
集成阶段，把内部每个部门的做集成
数据管理阶段，意识到数据的重要性，建设数据管理体系
成熟阶段，信息系统满足企业各个层次的需求
计算机的普及，企业信息化多年的发展，信息数据得到积累；再加上最近几年来toB产品的崛起，越来越多的企业及高管意识到数据的重要性，想要把数据转化成可辅助决策或促进营销的工具；另外，大数据技术解决了从存储、到处理分享、再到可视化的技术瓶颈。故，数据产品得到了兴起。
根据第十批大数据产品能量评测，可以看出，数据产品的主要方向为：数据基础平台、数据资产管理、数据分析工具、应用解决方案。而最主要的应用方向为用户行为分析、推荐系统、精准营销等，就是常说的“人找物（推荐系统）、物找人（精准营销）”的业务目标。
数据产品
数据产品的业务应用
数据产品的产生，就是为业务目标服务的，所以要首先弄清楚业务目标是什么。从大的方面来说，数据产品是让做决策的人获得决策所需要的数据，从而做出更科学更有依据的决策。从更具体的内容来说，数据产品可能就是帮助做营销，比如，某商品推广平台需要提高交易额，就需要提高转化率，而数据产品则提供相应的数据支持及数据跟踪展示。数据支持，就包括有关商品信息、用户信息、用户行为数据以及相互之间的匹配关系；数据跟踪展示，一方面是匹配的数据，另一方面是交易额相关的交易额、交易频次、交易人群等数据监控，以跟踪数据产品是否达到预期的业务目标。
从业务分析角度来说
数据产品的分析流程主要有：
1、理解业务
以鲜花线上商店为例，业务目标为七夕期间交易额较上月增长30%。这是短期的产品目标，而梳理成数据产品业务需求，则为，监控商品的每个月/每天的交易情况，以帮助业务系统调整营销策略。
2、拆解成指标，即数据字典
根据业务目标拆解指标：
商品交易额：每个商品每月的交易金额
交易量：每个商品每月的交易数量
售后量：每个商品售后的商品数量及占比
新用户交易额：第一次购买的用户每月的交易总额，一个新用户在一个月内购买了两次，也是新用户交易额
老用户交易额：两次及两次以上购买的用户每月的交易总额
3、建立全视角的分析框架，即数据分析地图
数据分析图
4、形成数据看板
从宏观、单个商品等角度展示交易额、交易量、售后量、新用户交易额、老用户交易额，并进行数据可视化，描述其情况。以提供给业务系统进行商品上架、下架处理，提供给销售部门进行新用户推广或老用户激活的营销策略调整。
这也是数据产品的最终的价值所在。
从产品落地的角度来说
1、梳理统计目标
商品交易额：每个商品每月的交易金额
交易量：每个商品每月的交易数量
售后量：每个商品售后的商品数量及占比
新用户交易额：第一次购买的用户每月的交易总额，一个新用户在一个月内购买了两次，也是新用户交易额
老用户交易额：两次及两次以上购买的用户每月的交易总额
2、数据埋点
（1）按商品统计
（2）统计交易额、交易量、售后量
（3）区分新老用户，即当月第一次购买则为新用户
（4）以防后续需要按天统计，则先按天埋点，再按月汇总
3、数据收集
每天收集每个商品、每类用户的交易数据和售后数据，并存续、备份
4、数据处理分析
根据统计目标，按月、按每类用户、单个商品及全部商品进行数据统计分析
5、数据展示
根据业务目标进行数据可视化。
最后
最后重点重复一下，数据产品，一定是要基于业务目标而进行产品规划的，切不可贪图多，而过度收集数据、过度设计数据的可视化，这样往往会适得其反，造成决策人员、业务人员如法使用你的产品。
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【一个小目标】59/365，记录产品之路的思考，做一个讲故事的人，讲一个好故事。
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